摘要
AI Agent落地难？Mulerun推出L3级垂直Agent平台，将复杂工作流封装为产品，让用户无痛享受自动化能力，解决专业重复任务，实现AI普惠。
2025 年真的就是 AI Agent 元年
因为之前公众号分享了很多 n8n 工作流的玩法
然后已经有不下 5 家人找我，说他们搭建了一个 Agent 交易平台，邀请我加入
这个其实是必然趋势，因为真正懂，且愿意去花时间去开发的是很少数的人。想真正 AI 普惠，是需要「产品」级的应用来实现的。
而真正「产品」级的不多，大模型中做的最好的是 ChatGPT，国内是豆包， 这里，不是说大模型的能力有多强，而是能让小白无痛在多个场景下用上。
AI Agent 现在很多都是要用户自己去处理、调试，整个过程很麻烦，即使是我懂开发，刚开始学的时候，经常会卡在一些细节上，一琢磨就是几个小时。
在很多场景下都验证了，通用 Agent 的路子是走不通的，垂直 Agent 才有能在业务中落地产生价值。
垂直 Agent 需要植入行业 know-how，让「外行」的用户输入「不规范的」需求，得到一份专业的产出结果。
这，本来就是 AI 应该做到的。
而不是花大量时间去设计提示词、工作流等。
Mulerun 就在做这件事，把「简单留给用户，复杂交给系统」
说实话，跟 Mulerun 合作期间是真的「痛苦」
原先我是 to b 的逻辑，工作流适配客户的环境能正常跑就行了，但到了平台，就要改成 to c 的逻辑，需要考虑近乎所有用户的情况：
回顾原先 AI Agent 的发展，从一开始只是预留提示词后的问答，到 MCP 出来后，Manus 把通用 Agent 的能力带起来
现在平台做的是 L3 级别的 AI Agent 落地
搜索 Muler，发现它原意是一些游戏的玩法：利用小号角色搬运资源
突然就发现这名字起的很好，跟它定位一样：用 AI 帮你去解决繁琐无聊的问题
MuleRun 的关键在于“虚拟机中的智能体”（Agent-in-a-VM）架构，能为每个 AI 智能体提供一个专属的、功能完备的虚拟机环境，使其能够超越传统基于浏览器或 API 的自动化工具，直接操作各类桌面软件，从而将“任务自动化”提升至“工作流委托”的战略高度。
这种重武器更适合拿来跑利基市场（Niche Market）而非大众市场
尤其是 专业性强、重复性高、需要调用图形界面（GUI）软件的“脏活累活”。
例如：
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游戏工作室： 批量进行游戏角色的日常任务、资源采集和账号维护。
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设计公司/独立设计师： 自动完成批量化的图片/视频渲染、格式转换、模型微调等任务。
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数据标注与处理： 在一些无法通过 API 进行数据抓取的旧式软件或网站上，进行自动化的数据录入和提取。
包括我们在做的海外营销 Agent
目前 Muler 实力如何？
测试一下：
帮我建模一个热映电影《浪浪山小妖怪》里的小猪妖